Google Cloud 宣布了Gemini in BigQuery的幾個新功能的正式推出。這些功能包括SQL和Python代碼生成、Data Canvas、Data Insights和Partitioning and Clustering Recommendations。這些功能旨在提高生產力，簡化數據工作流程，並使數據分析對所有技能水平的用戶更加易於使用。這些功能是上下文感知的，從用戶數據中學習，提供定制的洞察和建議。

Gemini 在 BigQuery 的主要亮點包括：

• SQL 和 Python 代碼生成與解釋： 通過自然語言提示來生成和修改 SQL 或 Python 代碼，這不僅降低了錯誤率，還幫助用戶即使缺乏編碼經驗也能編寫複雜準確的查詢。
  “Gemini 在 BigQuery 中改變了我們的查詢生成過程。其集成使生成 SQL 模板變得簡單，並提升了我們標籤和特徵工程的效率。” – Julo 首席數據官 Martijn Wieriks
• 數據畫布 (Data Canvas)： 一種創新的基於自然語言的數據探索、整理、分析和可視化界面。數據畫布使得用戶能夠通過圖形化工作流輕鬆探索和結構化數據旅程。
  “對於任何調查或探索活動，數據畫布節省了我們大量的時間和精力。” – Wunderkind 分析副總裁 Scott Schaen
• 數據見解和建議： 提供即時、可行的查詢來挖掘數據中的潛在見解，消除了猜測，並幫助用戶發現他們未曾想到的數據角度。
• 分區與聚類推薦： 利用 AI 驅動的建議來優化表格的分區和聚類，提升查詢性能並降低查詢成本，無需修改查詢本身。

除此之外，BigQuery 中的 Gemini 充分利用了 Google 在資料管理和 AI 基礎架構方面的功能，並提供最先進的模型，以滿足客戶多樣的業務需求。

• 上下文感知： 理解用戶的意圖和目標，主動參與並加速工作流程
• 基於數據： 持續學習並適應業務數據，發掘新機會，預測問題
• 集成體驗： 直接在 BigQuery 界面內可用，提供無縫的分析工作流程體驗

結語

總結來說，Gemini 在 BigQuery 的新功能無疑為數據分析帶來了一場技術革新。無論是通過自然語言生成 SQL 和 Python 代碼，還是利用數據畫布進行直觀的數據探索，這些功能都將大大提升用戶的工作效率。數據見解和智能建議功能更是為用戶提供了即時且有價值的洞察，讓複雜的數據分析變得簡單易行。

隨著這些功能的逐步推出，Google 正在重新定義數據分析的未來，幫助各行各業的專業人士更輕鬆地從數據中提取洞察並做出明智決策。Gemini 的到來，無疑是數據分析領域的一次重要進步，值得每個數據愛好者和專業人士期待和探索。

參考資料:

https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/gemini-in-bigquery-features-are-now-ga